استخدام خوارزميات العنقدة لتجزئة عملاء متجر إلكتروني
هل أنت شركة تجارة إلكترونية تبحث عن طرق لفهم عملائك بشكل أفضل وتخصيص جهود التسويق؟ هل أنت عالم بيانات يريد استخدام خوارزميات التجميع لتقسيم قاعدة عملائك؟ إذا كان الأمر كذلك، فهذه المدونة لك! سنستكشف كيف يمكن أن تساعدك خوارزميات التجميع على فهم عملاء متجرك الإلكتروني وتقسيمهم بشكل أفضل.
مقدمة: فهم تقسيم العملاء
يعتبر التقسيم جزءًا مهمًا من أي عمل تجاري، والتجارة الإلكترونية ليست استثناءً. من خلال فهم تقسيم العملاء، يمكن للشركات أن تستهدف بشكل أفضل خدماتها ومنتجاتها لمن هم في أمس الحاجة إليها. في هذا البحث، سنستخدم خوارزميات التجميع لتقسيم عملاء المتاجر الإلكترونية.
تساعد خوارزميات التجميع على تجميع العملاء في مجموعات متشابهة بناءً على خصائصهم المشتركة. باستخدام مجموعة بيانات عامة لمتاجر التجزئة عبر الإنترنت، تمكنا من تقسيم العملاء إلى مجموعات مختلفة بناءً على مشترياتهم وتكرارها. تمكنا أيضًا من معرفة خوارزمية التجميع التي أنتجت المجموعات الأكثر منطقية. بناءً على النتائج التي توصلنا إليها، نقترح استخدام مجموعات K-mean مع ثلاث مجموعات لأنها تنتج المجموعات الأكثر منطقية.
ما هي خوارزمية التجميع؟
تعد خوارزميات التجميع نوعًا من طرق تقسيم العملاء التي يشيع استخدامها في التجارة الإلكترونية. إنها تساعد على فهم العملاء بشكل أفضل، من حيث التركيبة السكانية الثابتة والسلوكيات الديناميكية.
تُستخدم خوارزميات التجميع عادةً لتجميع العملاء في مجموعات بناءً على أوجه التشابه بينهم. يمكن أن يساعد ذلك في تحديد شرائح العملاء المختلفة وسلوكهم على الموقع.
هناك عدد من خوارزميات التجميع المختلفة المتاحة، ولكل منها نقاط قوتها وضعفها. من المهم اختيار الخيار المناسب لمشروعك. في هذه المقالة، سنوضح لك كيفية استخدام خوارزمية تجميع مشتركة، k-mean، لتقسيم عملاء موقع التجارة الإلكترونية.
للبدء، ستحتاج إلى جمع بياناتك. يمكنك استخدام مجموعة متنوعة من الأساليب لجمع هذه المعلومات، بما في ذلك الاستطلاعات والبيانات التي تم جمعها من سجلات نشاط المستخدم. بمجرد حصولك على البيانات، يمكنك البدء في تجميعها باستخدام الوسائل k.
k-mean هي خوارزمية تجميع بسيطة ولكنها قوية. إنه يعمل عن طريق تعيين كل كائن في مجموعة البيانات إلى نقطة تم اختيارها عشوائيًا في الفضاء (تسمى الكتلة). ثم تقوم الخوارزمية بالتكرار من خلال مجموعة البيانات، مما يؤدي إلى إنشاء مجموعات بناءً على أوجه التشابه بين الكائنات في مجموعة البيانات.
الوسائل k مناسبة لمجموعات البيانات الصغيرة نسبيًا (بضع مئات من النقاط أو أقل). كما أنه سريع نسبيًا (يستغرق تشغيله عادةً حوالي 10 دقائق). ومع ذلك، فإن الوسائل k ليست دقيقة مثل خوارزميات التجميع الأكثر تعقيدًا، وقد تنتج عناقيد لا تمثل مجموعة البيانات.
باستخدام الوسائل k، يمكنك تقسيم عملاء التجارة الإلكترونية إلى مجموعات مختلفة بناءً على سلوكهم على الموقع. يمكن أن يساعدك هذا على فهم عملائك بشكل أفضل وتصميم حملاتك التسويقية وفقًا لذلك.
دراسة حالة: تجزئة العملاء لبيانات التجارة الإلكترونية باستخدام خوارزميات التجميع
تعد خوارزميات التجميع أداة قيمة لتقسيم مجموعات بيانات العملاء. في هذا البحث، نقدم دراسة حالة لتطبيق نموذج LRFM (الطول، الحداثة، التكرار والنقدية) وتقنيات التجميع في القطاع. باستخدام خوارزميات التجميع، تمكنا من فصل العملاء إلى شرائح مختلفة بناءً على سلوكياتهم وديموغرافياتهم.
يعتبر تقسيم العملاء أمرًا مهمًا لتجزئة السوق والتسويق المستهدف. باستخدام خوارزميات التجميع، تمكنا من فهم العملاء بشكل أفضل والترويج للمنتج المناسب لهم. هذه طريقة فعالة لتحسين مشاركة العملاء والاحتفاظ بهم.
تقسيم العملاء باستخدام خوارزميات التجميع
تتضمن خوارزميات التجميع خوارزمية K-mean، والتي تُستخدم لتقسيم العملاء إلى تسع مجموعات بناءً على قيم L و R و F و M. في المرحلة الثانية، يتم تطبيق طريقة kmeans على شريحة 730 من العملاء إلى تسع مجموعات وفقًا لقيم L و R و F و M.
يعد تقسيم العملاء أحد أكثر الطرق استخدامًا لتجزئة العملاء. يساعد نظام التجارة الإلكترونية على تحليل استخدام خوارزمية التجميع في تحديد سلوك الشراء للعملاء. باستخدام خوارزميات التجميع، يمكن للأعمال تحديد العميل المربح لتلبية احتياجاته من خلال تحسين الخدمات والمنتجات.
خوارزمية K
تعد خوارزميات التجميع، مثل K-Means، طريقة مفيدة لتقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات متشابهة. في هذه المقالة، سنستخدمها لتقسيم عملاء موقع التجارة الإلكترونية.
أولاً، سنحتاج إلى جمع بعض البيانات. سنستخدم بيانات سلوك الشراء من سوق عبر الإنترنت لتحديد مجموعات العملاء الأربعة.
بعد جمع البيانات، سنستخدم خوارزمية k-mean لتجميع العملاء في هذه الشرائح. تشير نتائج خوارزمية التجميع إلى وجود قسمين من العملاء يمثلان 95٪ من إجمالي السكان.
يعني ومزاياها
هناك العديد من خوارزميات التجميع المختلفة المتاحة، ولكل منها مجموعة مزاياها وعيوبها. أحد الخوارزميات الأكثر شيوعًا المستخدمة في التسويق هو تجميع الوسائل k. تعد مجموعة الوسائل k نوعًا من التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف حيث تعالج الخوارزمية بياناتنا وتقسيمها إلى “مجموعات”.
ميزة k-mean clustering هي أنها خوارزمية بسيطة نسبيًا للاستخدام، ومن السهل نسبيًا البدء بها. بالإضافة إلى ذلك، يعد تجميع الوسائل k خوارزمية قوية إلى حد ما، مما يعني أنه يمكنه التعامل مع مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات. ومع ذلك، فإن k-mean clustering ليس دائمًا الأداة الأكثر دقة المتاحة.
الخوارزمية الشائعة الأخرى المستخدمة في التسويق هي تقسيم العملاء. تقسيم العملاء هو ببساطة تجميع العملاء بخصائص متشابهة. تشمل هذه الخصائص الجغرافيا والديموغرافيا والسلوك. يمكن أن يكون تقسيم العملاء وسيلة قوية لتحديد احتياجات العملاء غير المشبعة. من خلال فهم كيفية تجميع العملاء والاعتراف بالمكان الذي قد يعانون منه، يمكن للشركات أن توفر لهم تسويقًا أكثر فعالية للعملاء.
كيف يمكن لبائعي التجزئة استخدام خوارزميات التصنيف والتجميع
يستخدم تجار التجزئة خوارزميات التصنيف والتجميع لتقسيم عملائهم إلى مجموعات مختلفة. تتيح لهم هذه الطريقة فهم تفضيلات العملاء وسلوكهم بشكل أفضل. من خلال فهم هذه المجموعات، يمكن لبائعي التجزئة بعد ذلك تطوير حملات مستهدفة تلبي احتياجات شرائح محددة من العملاء.
هناك عدد قليل من خوارزميات التجميع المختلفة المتاحة لتجار التجزئة. واحدة من الخوارزميات الأكثر استخدامًا هي K-mean. K-mean هي خوارزمية تعلم خاضعة للإشراف تستخدم مجموعة من نقاط البيانات لإنشاء مجموعات. تتكرر الخوارزمية عبر نقاط البيانات، وتخصص كل نقطة إلى مجموعة تنتمي إليها. تتكرر هذه العملية حتى يتم تخصيص جميع نقاط البيانات للعنقود.
تعتبر المجموعات أداة مهمة للمسوقين لأنها تتيح لهم فهم سلوك العملاء وتفضيلاتهم. من خلال فهم هذه المجموعات، يمكن للمسوقين تطوير حملات تسويقية أكثر فاعلية تركز على احتياجات شرائح معينة من العملاء.
فهم K-Means Clustering
من أجل معالجة البيانات التي تم جمعها وتقسيم العملاء، يتم استخدام خوارزمية تعلم تُعرف باسم مجموعات K-Means.
K-Means clustering هو نوع من التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف حيث تعالج الخوارزمية بياناتنا وتقسيمها إلى “مجموعات”.
باستخدام هذه الخوارزمية، يمكننا فهم الأنماط الأساسية في بياناتنا والعثور على أفضل تجميع لعملائنا.
هذه أداة قوية لأنظمة التجارة الإلكترونية لأنها يمكن أن تساعدنا على فهم عملائنا بشكل أفضل واتخاذ قرارات أفضل حول كيفية خدمتهم.
حل مشكلة الخوارزميات العنقودية
تزدهر التجارة الإلكترونية، ومع هذا النمو تأتي الحاجة إلى تقسيم العملاء إلى مجموعات تناسب احتياجات العمل بشكل أفضل. تعد خوارزميات التجميع طريقة شائعة للقيام بذلك، وفي هذه المقالة سنستخدم وسيلة واحدة، k، لتقسيم عملاء التجارة الإلكترونية لدينا.
قبل أن نبدأ، دعنا نراجع ما هو الهدف من تقسيم العملاء. الهدف هو تقسيم مجموعة كبيرة من العملاء إلى شرائح أصغر وأكثر قابلية للإدارة يمكن استهدافها بتسويق أكثر فاعلية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يساعدك تقسيم العملاء في تحديد العملاء الذين من المرجح أن يشتروا منتجات معينة أو يقومون بعمليات شراء معينة.
الآن بعد أن فهمنا ماهية تقسيم العملاء وفوائده، يمكننا البدء باستخدام خوارزمية تجميع الوسائل k. تعد k-mean خوارزمية شائعة لتجميع البيانات لأنها سهلة الاستخدام وتعمل بشكل جيد مع مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات.
بمجرد قيامنا بتشغيل خوارزمية k-mean على مجموعة بيانات عملاء التجارة الإلكترونية الخاصة بنا، سنتمكن من تحديد المجموعات التي تمثل مجتمع العملاء بشكل أفضل. من هناك، سيكون من السهل توجيه جهود التسويق إلى مجموعات محددة وتحسين فرصك في النجاح.
ينتج K = 3 أكثر المجموعات منطقية
التجميع هو أحد أكثر تقنيات تحليل البيانات الاستكشافية شيوعًا المستخدمة للحصول على حدس حول بنية البيانات. في الآونة الأخيرة، نجحت الخوارزميات في التعلم الآلي في تجميع مجموعة واسعة من مجموعات البيانات مثل الصور والمستندات النصية والأخبار وما إلى ذلك. في منشور المدونة هذا، سنستخدم خوارزمية K-mean لتقسيم عملاء المتاجر الإلكترونية إلى مجموعات مختلفة.
خوارزمية K-mean هي خوارزمية تجميع نموذجية وتعمل عن طريق تجميع نقاط البيانات في مجموعات K بناءً على تشابهها. تعمل الخوارزمية لقيم مختلفة لـ k (مثل. g.، k = 1، 2، 3، 4 …) وتنتج المجموعة الأكثر منطقية من المجموعات. بعد تشغيل خوارزمية K-mean، سنشكل مجموعة كبيرة واحدة ولن يتبقى المزيد من نقاط البيانات.
لذلك، إذا كنت تتطلع إلى تقسيم عملاء متجرك الإلكتروني إلى مجموعات مختلفة، فإن خوارزمية K-mean تعد خيارًا جيدًا يجب مراعاته. شكرا للقراءة!
خاتمة
بعد مراجعة خوارزميات التجميع الثلاثة المتاحة، تم تحديد أن خوارزمية التجميع المكونة من خطوتين حققت أفضل أداء في الموقف الفعلي. أظهرت النتائج أيضًا أن خوارزمية K-mean كانت قادرة على إنتاج أكثر المجموعات منطقية. لذلك، يساعد تقسيم العملاء نظام التجارة الإلكترونية على الترويج للمنتج المناسب للعميل المناسب.
